01.03.2021
Наш канал в Telegram: https://t.me/berzaru

Нейросеть научилась находить повреждённые участки леса на спутниковых снимках

Повреждённые участки леса ищет нейросеть

Российские исследователи научили нейросеть распознавать участки повреждённых лесов – ветровалов и усохших деревьев, атакованных жуками-короедами – на общедоступных спутниковых снимках высокого разрешения. Результаты работы опубликовал научный журнал Remote Sensing in Ecology and Conservation, кратко об этом пишет пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

«Мы получили программу, позволяющую находить участки интересующих нас лесных нарушений с экспертной точностью, быстро и на огромных площадях. Затем сравнили наш подход распознавания нарушенных участков лесов с другими «традиционными» методами машинного обучения. Мы превзошли аналоги: точность составила порядка 94%», – рассказал один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник Ботанического сада-института Дальневосточного отделения (ДВО) РАН Кирилл Корзников.

Леса покрывают треть поверхности Земли, но их площадь постоянно сокращается: с 1990 года – на 178 млн га. Это происходит не только из-за действий человека, но и под влиянием стихий, таких как бури и сильные ветра. Ещё одним фактором служит жизнедеятельность насекомых, например, короедов-типографов, которые вредят еловым лесам севера Евразии от Западной Европы до Японии.

Для отслеживания повреждений обычно используются спутниковые снимки. На них можно обнаружить и подсчитать площадь повреждения с помощью информации о яркости пикселей. Использование очень высокого разрешения (менее одного метра на пиксель) открывает возможности более точной оценки площадей повреждённых древостоев, выявления мест локальной гибели одиночных деревьев, а также установления причины их гибели.

Авторы новой работы применили свёрточные нейронные сети, которые ранее были созданы для анализа биомедицинских изображений, для распознавания погибших лесов на цветных снимках высокого разрешения. Используемая нейросеть, как пояснили авторы работы, позволяет использовать меньшее количество обучающих данных и даёт возможность применять её в том числе для сегментации изображений и распознавания объектов.

В дальнейшем разработанный метод учёные планируют применить не только к спутниковым снимкам, но и к изображениям, полученным с беспилотных летательных аппаратов.

«Новые методы наблюдений за динамикой лесного покрова существенно расширят возможности систем инвентаризации лесного хозяйства и охраны лесных ресурсов: будет намного проще отслеживать и фиксировать изменения, а значит, можно оперативно передавать информацию для дальнейшего принятия мер», – добавляет пресс-служба.